III. Корреляционно-регрессионный анализ
Таблица 10 Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа
Годы | Изменение уровня доступности услуг здравоохранения (У) | Общие расходы на здравоохранение как % от валового внутреннего продукта (Х1) | Общие государственные расходы на здравоохранение как % от общих расходов на здравоохранение (Х2) | Частные расходы на здравоохранение как % от общих расходов на здравоохранение (Х3) |
73,8 | 100,7 | 100,4 | ||
100,5 | 100,4 | 24,5 | ||
104,3 | 100,5 | 100,5 | 29,3 | |
85,1 | 99,4 | 29,4 | ||
98,6 | 98,6 | 98,8 | 29,5 | |
107,6 | 99,3 | 29,6 | ||
98,6 | 98,9 | 100,2 | 29,7 | |
93,7 | 100,4 | 100,5 | 29,8 | |
104,8 | 100,4 | 100,4 | ||
116,7 | 100,6 | 29,4 | ||
89,1 | 100,9 | 100,8 | 29,4 | |
106,9 | 102,6 | 102,4 | 29,5 |
Выполним корреляционно-регрессионного анализа с использованием ПП EXCEL. Для удобства анализа разобьем результаты статистической обработки на отдельные фрагменты.
Таблица 11 Корреляционная матрица
Столбец 1 | Столбец 2 | Столбец 3 | Столбец 4 | |
У | ||||
Х1 | 0,012152519 | |||
Х2 | 0,180422075 | 0,909948596 | ||
Х3 | 0,517928709 | -0,190156703 | 0,00407167 |
Корреляционная матрица (таблица 10) содержит частные коэффициенты корреляции. Коэффициенты второго столбца матрицы характеризуют степень тесноты связи между результативным (У) и факторными признаками (Х1, Х2, Х3). Например, rУХ1 = 0,012- связь прямая, слабая; rУХ2 = 0,18- обратная, сильная; rУХ3 = 0,518- прямая, сильная.
Таблица 12 Регрессионная статистика
Регрессионная статистика | |
Множественный R | 0,565664022 |
R-квадрат | 0,319975786 |
Нормированный R-квадрат | 0,064966706 |
Стандартная ошибка | 11,13006339 |
Наблюдения |
Множественный коэффициент корреляции R = 0,566 показывает, что теснота связи между уровнем рентабельности зерна и факторами, включенными в модель, сильная. Множественный коэффициент детерминации (R-квадрат) D = 0,320, т.е. 20,0% вариации уровня рентабельности объясняется вариацией изучаемых факторов.
Таблица 13 Дисперсионный анализ
df | SS | MS | F | Значимость F | |
Регрессия | 466,313512 | 155,4378373 | 1,254762324 | 0,352930855 | |
Остаток | 991,026488 | 123,878311 | |||
Итого | 1457,34 |
Проверим значимость коэффициента множественной корреляции, для этого воспользуемся F-критерием, для чего сравним фактическое значение F с табличным значением Fтабл. При вероятности ошибки α = 0,05 и степенях свободы v1=2, v2=n-k=12-2=10, где k – число факторов в модели, n – число наблюдений, Fтабл = 3,88. Так как Fфакт = 1,25 < Fтабл = 3,88, то коэффициент корреляции не значима, следовательно, построенная модель в целом не адекватна.
Таблица 14 Коэффициенты регрессии
Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
Y-пересечение | -314,6708266 | 448,1975265 | -0,702080686 | 0,502540516 | -1348,216175 | 718,874522 | -1348,21618 | 718,874522 |
Переменная X 1 | -4,15829068 | 8,587837926 | -0,484206935 | 0,641216414 | -23,96188043 | 15,6452991 | -23,9618804 | 15,6452991 |
Переменная X 2 | 7,559525236 | 11,15679352 | 0,677571492 | 0,517155745 | -18,16808674 | 33,2871372 | -18,1680867 | 33,2871372 |
Переменная X 3 | 2,450215245 | 1,825995105 | 1,341852034 | 0,216481741 | -1,760537013 | 6,6609675 | -1,76053701 | 6,6609675 |
Используя таблицу 14 составим уравнение регрессии:
У = 314,67 -4,16Х1 + 0,756Х2 +2,45Х
Таблица 15 Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа с уравнением регрессии
Годы | Изменение уровня доступности услуг здравоохранения (У) | Общие расходы на здравоохранение как % от валового внутреннего продукта (Х1) | Общие государственные расходы на здравоохранение как % от общих расходов на здравоохранение (Х2) | Частные расходы на здравоохранение как % от общих расходов на здравоохранение (Х3) | У = 314,67 -4,16Х1 + 0,756Х2 +2,45Х3. |
73,8 | 100,7 | 100,4 | 30,46 | ||
100,5 | 100,4 | 24,5 | 32,52 | ||
104,3 | 100,5 | 100,5 | 29,3 | 44,35 | |
85,1 | 99,4 | 29,4 | 48,80 | ||
98,6 | 98,6 | 98,8 | 29,5 | 51,46 | |
107,6 | 99,3 | 29,6 | 49,70 | ||
98,6 | 98,9 | 100,2 | 29,7 | 51,76 | |
93,7 | 100,4 | 100,5 | 29,8 | 45,99 | |
104,8 | 100,4 | 100,4 | 46,41 | ||
116,7 | 100,6 | 29,4 | 46,75 | ||
89,1 | 100,9 | 100,8 | 29,4 | 43,16 | |
106,9 | 102,6 | 102,4 | 29,5 | 37,54 |
Рассчитал данные для корреляционно - регрессионного анализа с помощью таблицы 14.
Заключение
В итоге проведения учебной практики, я подсчитала:
Основные показатели динамического ряда:
-средний абсолютный прирост;
-средний коэффициент роста;
-средний темп роста;
-средний темп прироста;
-средний уровень ряда динамики.
Провела выравнивание динамического ряда:
-методом укрупнения периодов;
-методом скользящей средней;
-аналитическим методом по уравнению прямой.
Также произвела отбор функции в качестве тренда, расчет показателей колеблемости, и прогнозирование с расчетом точечных прогнозов и доверительных интервалов прогнозной оценки.
Изучила методику выполнения корреляционно-регрессионного анализа, по фактическим данным выполнила корреляционно-регрессионный анализ, проанализировала полученные результаты.
ДНЕВНИК
прохождения учебной практики студента
ФГБОУ ВПО «БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
________________________________________________________________
фамилия, имя, отчество, группа
Место прохождения практики_______________________________________
Фамилия и занимаемая должность руководителя практики:
от кафедры_______________________________________________________
Период | Содержание | Оценка |
Руководитель практики от кафедры _______________
(подпись)
Библиографический список
1. Рафикова Н.Т. Основы статистики: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 352 с.
2. Теория статистики: Учебник / Р. А. Шмойлова, Е. Б. Шувалова, Н. Ю. Глубокова. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 560 с.
3. http://www.bashstat.ru/bashdigital/.-14.05.2012
4. http://www.provisor.com.ua/archive/2004/N19/art_13.php
5. http://otherreferats.allbest.ru/medicine/00104701_0.html